IFilter-gränssnitt
Viktigt
Stödet för Machine Learning Studio (klassisk) upphör den 31 augusti 2024. Vi rekommenderar att du byter till Azure Machine Learning innan dess.
Från och med den 1 december 2021 kan du inte längre skapa nya Machine Learning Studio-resurser (klassisk). Du kan fortsätta att använda befintliga Machine Learning Studio-resurser (klassisk) till och med den 31 augusti 2024.
- Se information om hur du flyttar maskininlärningsprojekt från ML Studio (klassisk) till Azure Machine Learning.
- Läs mer om Azure Machine Learning.
Dokumentationen om ML Studio (klassisk) håller på att dras tillbaka och kanske inte uppdateras i framtiden.
I den här artikeln beskrivs IFilter, som är gränssnittet för att arbeta med digitala signalfilter i Machine Learning Studio (klassisk).
Anteckning
Gäller endast för: Machine Learning Studio (klassisk)
Liknande dra och släpp-moduler är tillgängliga i Azure Machine Learning designer.
Gränssnittet IFilter innehåller metoder och egenskaper som används för att konfigurera och interagera med digitala signalfilter som har definierats med någon av filtermodulerna i Studio (klassisk). Mer information finns i Filter.
Du kan använda gränssnittet IFilter för att spara ett filter eller använda ett fördefinierat filter på data.
- Ange ett filter som ska användas: typ, koefficienter osv.
- Tillämpa filtret på indata
- Generera en
DataTableav data med filterresultat
Du kan bara interagera med IFilter i Studio (klassisk) eller i något av de API:er som stöds.